초록
본 논문에서는 Sub-Nyquist 샘플링 기반의 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 최근 압축 센싱 (Compressive Sensing) 기술이 많은 주목을 받으면서 원본 신호의 성긴 정도 (Sparsity)를 추정하는 기법도 활발히 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 주파수 대역의 Sparsity를 안다고 가정할 때 다양한 샘플링율과 협력 센싱 기법에 따른 Sub-Nyquist 샘플링 기법의 검출 성능을 수학적으로 분석한다. 또한 모의실험 결과를 통해 제안된 기법의 성능을 입증한다.
We propose cooperative spectrum sensing schemes based on sub-Nyquist sampling. As compressed sensing has recently attracted great attention, sparsity order estimation techniques also has been widely investigated. Thus, assuming that the sparsity order of channel occupancy can be obtained, we mathematically analyze the detection performance of sub-Nyquist sampling schemes according to various sampling rates and cooperative spectrum sensing schemes. Simulation results verify the performance of the proposed schemes.